「我们正处于人工智能的图书馆阶段，而下一幕是科学家阶段。」Francois Chollet 近期提出了一个深刻的洞察：目前的语言大模型（LLM）本质上是一座数字图书馆。它汇聚了人类已有的全部知识，擅长检索、重组和模仿，能告诉你书里写了什么。但图书馆本身不会思考，它只能提供现成的答案。真正的跨越在于从图书馆向科学家的演进。图书馆存储答案，而科学家寻找那些尚未存在的答案。这种转变不仅仅是技术规模的扩大，更是底层逻辑的重构。未来的 AI 将不再仅仅停留在模式匹配和关键词检索，而是进入一个算法化的科学发现进程。这一进化的核心特征包括：从知识检索转向假设验证。当前的 AI 是在已知数据的圆圈内打转，而科学家阶段的 AI 需要具备提出假设、设计实验、施加约束并根据结果更新认知的能力。从被动响应转向主动探索。科学家不仅要寻找答案，更要具备判断哪些问题值得被提问的自主性。在资源和逻辑的约束下，决定探索的方向，这才是智能的最高体现。从合成模仿转向原创推演。如果说图书馆是知识的累加，那么科学家就是推导出生成这些知识的公式。它不再是复读人类的经验，而是在错误中学习，在未知的荒原上建立逻辑。在这个进程中，人类的角色也将发生质变。我们可能从提问的提示词工程师，转变为定义实验方向的实验室导师。正如推文中所言：图书馆回答问题，而科学家创造问题。真正的智能不是总结现有的书籍，而是掌握编写这些书籍的语法。我们正在经历从搜索课本到动手实验的飞速进化。当 AI 学会了像科学家一样思考，它将不再只是人类知识的镜像，而是拓展人类认知边界的先锋。x.com/fchollet/status/2003162687723983119
